畢馬威發(fā)布《從電信企業(yè)向科技企業(yè)轉(zhuǎn)型：電信業(yè)發(fā)展展望》報(bào)告

　　中證網(wǎng)訊（記者 黃一靈）6月26日—6月28日，2024年上海世界移動(dòng)通信大會(huì)（MWC上海）在滬舉行。大會(huì)期間，畢馬威發(fā)布《從電信企業(yè)向科技企業(yè)轉(zhuǎn)型：電信業(yè)發(fā)展展望》報(bào)告。

　　當(dāng)前，以大語(yǔ)言模型為代表的通用人工智能取得了前所未有的發(fā)展，通過AI+助力各行業(yè)提質(zhì)增效已成為不爭(zhēng)的事實(shí)。在通信行業(yè)，AI與通信科技深度融合，帶來前所未有的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇。報(bào)告指出，面對(duì)傳統(tǒng)電信業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)放緩、成本上升和競(jìng)爭(zhēng)加劇，電信企業(yè)需轉(zhuǎn)變模式，積極擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，完成由傳統(tǒng)電信企業(yè)向科技企業(yè)的轉(zhuǎn)型，更注重以客戶為中心，提供更具創(chuàng)新性和差異化的服務(wù)，才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。據(jù)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度較高的電信企業(yè)中，有67%表示正在推動(dòng)創(chuàng)新；相比之下，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度稍弱的電信企業(yè)中該比例僅為46%，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新對(duì)于電信企業(yè)的重要性。

　　報(bào)告解析了科技企業(yè)三大核心業(yè)務(wù)模式，服務(wù)型科技企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)型科技企業(yè)及主導(dǎo)型科技企業(yè)。報(bào)告認(rèn)為，服務(wù)型科技企業(yè)聚焦卓越服務(wù)體驗(yàn)，潛心提供全面的技術(shù)服務(wù)，以靈活采用新興技術(shù)而聞名，能吸引B2C和B2B客戶共同創(chuàng)新，并在提供卓越技術(shù)服務(wù)方面處于領(lǐng)先地位。網(wǎng)絡(luò)型科技企業(yè)專注于投資和管理基礎(chǔ)設(shè)施和強(qiáng)大的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，重點(diǎn)考慮通過可擴(kuò)展性、效率和流程自動(dòng)化不斷探索前沿技術(shù)創(chuàng)新，加強(qiáng)服務(wù)提供能力，以及在快速發(fā)展的數(shù)字業(yè)態(tài)中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。而主導(dǎo)型科技企業(yè)將服務(wù)型科技企業(yè)和網(wǎng)絡(luò)型科技企業(yè)的能力相結(jié)合，并圍繞尖端解決方案進(jìn)行創(chuàng)新以鞏固市場(chǎng)領(lǐng)先地位。

　　畢馬威中國(guó)通信、媒體及科技行業(yè)管理咨詢服務(wù)主管合伙人高人伯稱，“隨著電信企業(yè)向科技企業(yè)轉(zhuǎn)型的浪潮，企業(yè)應(yīng)致力于構(gòu)建更為靈活的組織架構(gòu)，并將客戶置于戰(zhàn)略核心。這一轉(zhuǎn)型不僅提供卓越的數(shù)字體驗(yàn)和前沿的自動(dòng)化水平，更驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向的決策制定。這一轉(zhuǎn)變使得企業(yè)能夠迅速響應(yīng)客戶和市場(chǎng)的多元化需求，從而構(gòu)建具備高度競(jìng)爭(zhēng)力的綜合服務(wù)。”

　　在大會(huì)“釋放工業(yè)人工智能在智能制造領(lǐng)域的潛力”主題會(huì)議上，畢馬威中國(guó)企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略咨詢主管合伙人李良還發(fā)表了題為“工業(yè)大模型與智能制造”的主旨演講，李良表示，電信產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展與人工智能技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步形成了緊密的互動(dòng)關(guān)系。具體從工業(yè)大模型領(lǐng)域來看，當(dāng)前主要面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全、可靠性、成本三大挑戰(zhàn)。在應(yīng)用方式上，工業(yè)大模型將逐步形成 “基礎(chǔ)大模型+工業(yè)APP”的模式，推動(dòng)各類工業(yè)場(chǎng)景的智能化升級(jí)。同時(shí)，業(yè)界也在探索模型壓縮技術(shù)，在保證模型精度的前提下，有效降低訓(xùn)練和推理的成本，從而為工業(yè)大模型的廣泛應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。